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基于计算机视觉的道路标志线车载检测系统与算法设计

更新时间：2020-07-30 10:26:05 大小：1M 上传用户：xuzhen1查看TA发布的资源 标签：计算机视觉 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

摘要：提出一种在结构化道路情况下的道路标志线检测系统。选择中值滤波、Sobe算子和最大熵分割算法对道路图像进行预处理。选用2D的直线模型，采用增强型 Hough变换从预处理后的图像中获取道路几何特征参数，最终检测出道路边界。建立粗略和秸细的感兴趣区域提高道路标志线识别的可靠性和实时性。试验结果表明本算法可靠、有效，户外试验中具有很好的鲁棒性。
关键词：计算机视觉；道路检测；Hough变换：车载检测系统：模式识别

1引言
日前全世界每年的公路交通事故大约有1000方人受伤，其中重伤约300力人，死亡人数约40力，造成严重的经济损失，交通安全问题日益严峻。据交通安全部门统计，90%的交通事故山驾驶员操作失误或者注意力分散所引起，如打电话、疲劳驾驶、注意力不集中等，致使车辆偏离正常行驶车道，从而导致重大交通事故发生。日前，随着我国城市化进程的加快和私家车的不断普及和推广，研究道路标志线检測尤显重要。为后续的车道偏离主动安全技术的研发奠定基础
目前欧美日已投入研发部分车道检测系统，其中具有代表性的如 RALPH系统2、Auto vue系统1、Stat系统4、AURORA系统15和 ALVINN系统围。在上述系统中，利用不同的道路模型（2D或3D.直线或曲线）和不同的边界提取技术《模板匹配、神经网络技术和小波技术等）来进行道路的检测，但是上述检测算法运算过于复杂，尚需考虑实时性运算，而且由于道路环境的复杂性光照的不均匀性以及行人干扰等随机原因使得道路图像变得复杂时，这些算法的识别性能大幅下降，对环境变化缺乏一定的自适应能力。
为此，有必要设计鲁棒性和实时性兼顾的道路检测算法。论文的道路标志线检测算法主要工作分为图像的预处理和道路标志线的识别两个方面，道路图像的预处理主要包括图像滤波、图像增强、图像二值化有关的算法。文中选取中值滤波、基于 Sobel算子的边缘增强和最大熵图傷分割算法对采集的道路图像进行预处理，本文的道路边界模型选为2D的直线模型，并用改进的 Hough变换获取道路标志线特征参数。最后，文章采用建立粗略和精细的感兴趣区域算法提高标志线识别的可靠性和实时性。

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